On the Elimination of Nuisance Parameters
论干扰参数的消除AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要讨论一般统计推断中的干扰参数，未提供所列经济计量细分方向的明确证据。
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论干扰参数的消除
- 研究问题
- 在消除统计模型中的干扰参数时，边缘化与条件化方法在若干具体情形下如何成立，其论证应如何从贝叶斯角度理解？
- 方法与思路
- 作者批判性审视边缘化和条件化的部分情形，回顾其思想来源，并从贝叶斯立场重新考察相关推断论证。
- 材料陈述的贡献
- 摘要明确将文章定位为对两类消参方法的理论审视，也是作者此前统计信息与似然论述的续篇，未宣称统一消参方案。
- 阅读关注点
- 应核对所讨论的具体模型、边缘化对象与条件化统计量，并辨明作者批评针对的是哪些论证及其适用边界。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；无法核实刊本内容。摘要未呈现具体案例或论证结论，不能推断作者全面否定任一消参方法。
原文摘要
Eliminating nuisance parameters from a model is universally recognized as a major problem of statistics. A surprisingly large number of elimination methods have been proposed by various writers on the topic. In this article we propose to critically review two such elimination methods. We shall be concerned with some particular cases of the marginalizing and the conditioning methods. The origin of these methods may be traced to the work of Sir Ronald A. Fisher. The contents of the marginalization and the conditionality arguments are then reexamined from the Bayesian point of view. This article should be regarded as a sequel to the author's three-part essay (Basu 1975) on statistical information and likelihood.